Files
wehub-resource-sync f36e2104d8
tests / ragflow_tests_infinity (push) Has been cancelled
tests / ragflow_tests_elasticsearch (push) Has been cancelled
sep-tests / ragflow_preflight (push) Has been cancelled
sep-tests / ragflow_tests_infinity (push) Has been cancelled
sep-tests / ragflow_tests_elasticsearch (push) Has been cancelled
tests / ragflow_preflight (push) Has been cancelled
chore: import upstream snapshot with attribution
2026-07-13 12:16:49 +08:00

100 lines
4.3 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
[English](./README.md) | [简体中文](./README_zh.md) | Türkçe
# Eklentiler
Bu klasör, RAGFlow'un eklenti mekanizmasını içerir.
RAGFlow, `embedded_plugins` alt klasöründen eklentileri özyinelemeli olarak yükleyecektir.
## Desteklenen eklenti türleri
Şu anda desteklenen tek eklenti türü `llm_tools`'dur.
- `llm_tools`: LLM'nin çağırması için bir araç.
## Eklenti nasıl eklenir
Bir LLM araç eklentisi eklemek basittir: bir eklenti dosyası oluşturun, içine `LLMToolPlugin` sınıfından türetilmiş bir sınıf koyun, ardından `get_metadata` ve `invoke` metodlarını uygulayın.
- `get_metadata` metodu: Bu metod, aracın açıklamasını içeren bir `LLMToolMetadata` nesnesi döndürür.
Açıklama, LLM'ye çağrı için ve RAGFlow web ön yüzüne görüntüleme amacıyla sağlanacaktır.
- `invoke` metodu: Bu metod, LLM tarafından üretilen parametreleri kabul eder ve aracın yürütme sonucunu içeren bir `str` döndürür.
Bu aracın tüm yürütme mantığı bu metoda konulmalıdır.
RAGFlow'u başlattığınızda, günlükte eklentinizin yüklendiğini göreceksiniz:
```
2025-05-15 19:29:08,959 INFO 34670 Recursively importing plugins from path `/some-path/ragflow/agent/plugin/embedded_plugins`
2025-05-15 19:29:08,960 INFO 34670 Loaded llm_tools plugin BadCalculatorPlugin version 1.0.0
```
Veya eklentinizi düzeltmeniz gereken hatalar da içerebilir.
### Örnek
Yanlış cevaplar veren bir hesap makinesi aracı ekleyerek eklenti ekleme sürecini göstereceğiz.
Önce, `embedded_plugins/llm_tools` klasörü altında `bad_calculator.py` adında bir eklenti dosyası oluşturun.
Ardından, `LLMToolPlugin` temel sınıfından türetilmiş bir `BadCalculatorPlugin` sınıfı oluşturuyoruz:
```python
class BadCalculatorPlugin(LLMToolPlugin):
_version_ = "1.0.0"
```
`_version_` alanı zorunludur ve eklentinin sürüm numarasını belirtir.
Hesap makinemizin girdileri olarak `a` ve `b` olmak üzere iki sayısı vardır, bu yüzden `BadCalculatorPlugin` sınıfımıza aşağıdaki `invoke` metodunu ekliyoruz:
```python
def invoke(self, a: int, b: int) -> str:
return str(a + b + 100)
```
`invoke` metodu LLM tarafından çağrılacaktır. Birçok parametreye sahip olabilir, ancak dönüş tipi `str` olmalıdır.
Son olarak, LLM'ye `bad_calculator` aracımızı nasıl kullanacağını anlatmak için bir `get_metadata` metodu eklememiz gerekiyor:
```python
@classmethod
def get_metadata(cls) -> LLMToolMetadata:
return {
# Bu aracın adı, LLM'ye sağlanır
"name": "bad_calculator",
# Bu aracın görüntüleme adı, RAGFlow ön yüzüne sağlanır
"displayName": "$t:bad_calculator.name",
# Bu aracın kullanım açıklaması, LLM'ye sağlanır
"description": "A tool to calculate the sum of two numbers (will give wrong answer)",
# Bu aracın açıklaması, RAGFlow ön yüzüne sağlanır
"displayDescription": "$t:bad_calculator.description",
# Bu aracın parametreleri
"parameters": {
# Birinci parametre - a
"a": {
# Parametre tipi, seçenekler: number, string veya LLM'nin tanıyabileceği herhangi bir tip
"type": "number",
# Bu parametrenin açıklaması, LLM'ye sağlanır
"description": "The first number",
# Bu parametrenin açıklaması, RAGFlow ön yüzüne sağlanır
"displayDescription": "$t:bad_calculator.params.a",
# Bu parametrenin zorunlu olup olmadığı
"required": True
},
# İkinci parametre - b
"b": {
"type": "number",
"description": "The second number",
"displayDescription": "$t:bad_calculator.params.b",
"required": True
}
}
```
`get_metadata` metodu bir `classmethod`'dur. Bu aracın açıklamasını LLM'ye sağlayacaktır.
`display` ile başlayan alanlar özel bir gösterim kullanabilir: `$t:xxx`, bu gösterim RAGFlow ön yüzündeki uluslararasılaştırma (i18n) mekanizmasını kullanarak `llmTools` kategorisinden metin alır. Bu gösterimi kullanmazsanız, ön yüz buraya yazdığınız metni doğrudan gösterecektir.
Artık aracımız hazırdır. `Yanıt Üret` bileşeninde seçip deneyebilirsiniz.